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基本概念
机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。它属于人工智能的一个分支，旨在让机器能够模拟人类的学习和思考过程。
机器学习的主要类型
- 监督学习：通过已标记的训练数据来学习，并能够对新的、未标记的数据进行预测。
- 无监督学习：通过未标记的数据来学习，并发现数据中的隐藏结构和模式。
- 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习的方法，使用少量标记数据和大量未标记数据。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来指导算法的学习过程。
常用算法
以下是机器学习中一些常用的算法：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 支持向量机（SVM）
- 决策树
- 随机森林
- K-最近邻（KNN）
- 神经网络
实践应用
机器学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
- 计算机视觉：如图像识别、目标检测等。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。
- 金融风控：如信用评分、欺诈检测等。
扩展阅读
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